Ghassan AlRegib

この記事では、機械学習におけるより良い不確実性推定のための方法であるTULIPについて話しています。

不確実性がニューラルネットワークの予測にどう影響するかを深掘りする。

ATLASは、アクティブラーニングと表現のシフトを使って地震データの選択を強化する。

この研究は、画像ノイズを取り除くための伝統的な技術と現代的な技術を比較している。

学生たちが競争形式でAIを使って目の病気の検出に挑んでる。

CRACKSデータセットは、クラウドソーシングデータを活用して故障分析を改善するんだ。

新しい方法があって、機械が自分のミスからうまく学べるようになったんだ。